新手进阶建模（8）数据的预处理 第一部分

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       数据预处理有四个任务，数据清洗、数据集成、数据 变换和数据规约。
       本节先讲数据第一个：数据清洗
数据清洗包括1.缺失值处理    2.异常值处理
3 j+ k/ I% ~1 C; y) I: \& z       其中缺失值的处理有3种：不处理（做建模铁定不选），删除(可以考虑)，数据补差（99%的同僚选择）
而补差的方式主要用下面的5类，重点是第五个，插值法
    1. 补插均值/中位数/众数
    2. 使用固定值
    3. 最近邻补插
% Q% D% H" M+ t; g( [    4. 回归方法
3 l9 G  ?; }* g, G$ t    5. 插值法
插值法又包含好多种：（1）拉格朗日插值法（最容易看的懂的，用的人较多，用错的也多）（2）牛顿插值法（3）Hermite插值 （4）分段插值 （5）样条插值                        （后三种相对用的较少）

4 q0 c4 {. n  C$ f* e1 `
9 y5 Y, S! s7 D$ h7 t3 g' \+ ]（1）拉格朗日插值法（划重点）
/ N8 j' ^* D! @3 s% w: @; H        其原理百度就是构建一个多项式，这个多项式很厉害，假如说我们的数据是城市里的银行位置坐标，那这个多项式就是一条过所有银行的公路，所以，当我们要问50km外的银行在哪儿时，我们顺着这条路算就可以算出来。当然，算出来的坐标只是一个近似值。（当给出的已知银行坐标点越多，近似误差越小）。
7 W* u4 c! x  h" O4 K- g       关于拉格朗日多项式的构建原理，这里不说了，百度各种解释，这里只说一下它的优缺点：优点就是过程简单，很容易找到插值，而且还是唯一的。缺点也明显，就是当已知的点很多时候，阶数也会很高，所以不适合插那些百十来个数据点的题。处理十来个的还是很好的。（我个人建议还是用牛顿）
# V. h( U$ a7 I) |+ Z' O* P  Z      
/ Z& ?  y( h! [  s: V（2）牛顿插值法
        相比较与拉格朗日，其优点是当新增加插值点时，得到的拟合函数变化不大。其原理解释还是看百度或者找老师问吧，我的理解就是从第一个插值点开始修路，每修到一个银行就进行一次校正（高阶差商我的理解），然后这样的话插未知点就准一点。所以用的比较多吧也。
  @  ?7 v" u# ~: X1 _  M  q7 I       关于其应运代码见附件

huangma

谢谢佬的好资料，谢谢
: ~  B" q5 U: t

zhanghongxia81

2336426014 发表于 2018-7-18 18:08
4 V3 e  [& o5 I; u) C' K走过路过给个回复，私信我给你免费资源，只求回复，帮我完成工作

谢谢分享

1436268171

谢谢楼主
1 K  W7 d( N) ?$ [

灰哀月影

学习一下
: d* @" d& T5 O* ^8 T: U

大师笑了

发表回复哈喽哈喽哈喽哈喽哈喽
) @! k8 G8 L4 s

梁胃寒

感谢分享！

yqg123

发表回复断断续续惺惺惜惺惺
+ V% X$ y8 v" T1 S' g: F1 a# R

ailbj032306

楼主的帖子怎么样？赶紧hhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhh试试这里的快速回复给楼主点评论吧

ailbj032306

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